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# 健康科学# 感染症(HIV/AIDSを除く)

迅速なバイ菌検出の進歩

新しいデバイスが細菌の特定を早め、抗生物質耐性と戦う。

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高速バイ菌検査装置高速バイ菌検査装置上させる。新しい技術が細菌の同定スピードと精度を向
目次

抗生物質は細菌による感染症の治療に欠かせないものなんだけど、使いすぎちゃって、これに耐性を持つ細菌が増えちゃったんだよね。これって大問題で、毎年何百万もの人が亡くなってるんだ。こういう耐性を持った細菌は普通の治療には反応しないからね。感染症を引き起こす細菌をすぐに特定して、どの抗生物質が効くのかを知る必要があるんだ。今の検査は数日かかることが多くて、患者に適切な治療を遅らせちゃうんだ。

迅速な診断の必要性

具体的な検査結果がないとき、特に重症の場合は広域抗生物質を使うことが多いんだけど、これが抗生物質の使いすぎにつながって、耐性を助長しちゃうんだよね。だから、患者から直接採取したサンプルで素早く検査できる方法が必要なんだ。早く結果が出れば、医者が最適な治療を選べるし、抗生物質の使い方も改善できるんだ。

細菌検出のための顕微鏡技術

臨床サンプルの中で細菌を迅速に特定するための有望な方法は顕微鏡技術なんだけど、これが単独の細菌にはうまくいくけど、混合サンプルだと細菌が少ないことが多くて難しいんだ。顕微鏡で細菌を効果的に研究・特定するには、サンプル内の細菌を濃縮しないといけないんだ。

研究者たちは、特別なフィルターやトラップを使ってこの濃縮を達成しようとしてるんだけど、一部の技術は細菌の特性を利用して分離を助けるんだ。しかし、これらの多くは分子技術に向いていて、顕微鏡にはあまり合わないんだよね。

マイクロフルイディックプラットフォーム

最近、細菌の濃縮を助けるためにマイクロフルイディックデバイスが開発されたんだ。これらのデバイスは小さなチャンネルを使って液体の流れを制御して、細菌が観察しやすいように遅くするんだ。ただ、細菌をトラップするために必要な小さなチャンネルが、サンプルを素早く処理するのを難しくしちゃうことが多いんだよね。

これを克服するために、研究者たちは適応チャンネルと呼ばれるシステムを使ったデバイスを設計したんだ。このシステムは細菌を捕まえるための小さなエリアを作れたり、細菌を特定するために必要な試薬の処理を早めるために大きな流れ状態に戻ったりできるんだ。

デバイスの構造と機能

適応チャンネル細菌捕獲(ACBC)デバイスは3Dプリントを使って作られていて、小さな機能の生産を従来の方法より簡単にしてるんだ。この設計は、異なる濃度のサンプルから細菌を効率よく捕まえることができるようになってる。

デバイスには2層あって、一層が流れを制御し、もう一層がサンプルを導くんだ。圧力を調整することで、細菌を捕まえるトラップエリアを作りつつ、後で試薬が素早く動けるようにしてる。この機能の分離がサンプル処理のスピードを管理するのに役立つんだ。

細菌の捕獲

ACBCデバイスを使って、研究者たちはサンプル溶液から細菌を捕まえることができたんだ。E. coliでデバイスをテストしたら、ほぼすべての細菌を捕まえられたんだって。結果的に、このデバイスは細菌を効果的にフィルタリングできて、プロセス中に重要な量を失わないことがわかったんだ。

もしデバイスがうまく動いてないか、セットアップが正しくない場合、細菌を全然捕まえられないことがあって、これはシステムが効率的な捕獲のために正しい設定に依存してるってことを示してるんだ。

FISHを使った細菌の特定

細菌を捕まえた後は、次にそれを特定するステップなんだ。このためのプロセスが multiplexed 16S rRNA fluorescence in situ hybridization (FISH) なんだけど、特定の細菌の遺伝子に結合する特別なプローブを使うんだ。

研究者たちは人間の感染に一般的な細菌のためにプローブを用意したんだ。まず、プローブが遺伝子にアクセスできるように細菌を処理して、次にプローブを順番に追加していくんだ。各ステップの後、未結合のプローブを取り除くために細胞を洗うんだ。最後に、どの細菌が存在するかをプローブによって分析するために画像を撮るんだ。

性能と精度

研究者たちは、このデバイスがさまざまな細菌種を高い精度で特定できることを発見したんだ。細菌の種類によって分類の精度は異なっていて、ある種の細菌が他よりもうまく特定できたんだ。特にグラム陽性細菌の間では、治療の感受性の違いが分類の精度に影響を及ぼしていて、いくつかの細菌はプローブにアクセスしやすくするための治療に反応しなかったんだよね。

混合感染

ACBCデバイスの利点の一つは、一つのサンプル内に複数の細菌種を特定できることなんだ。これは臨床の場で混合感染が起こることがあるから特に重要だね。異なる病原体を正確に特定できれば、医者が最適な治療法を選ぶのに役立つんだ。

これを示すために、研究者たちは2種類の異なる細菌が混ざったサンプルをテストしたんだ。デバイスはそれらを効果的に特定して区別できて、複雑な感染症の診断における可能性を示してるんだ。

今後の展望

これから先、研究者たちはACBCデバイスの可能性に興奮してるんだ。臨床サンプルを処理するスピードを向上させて、もっと多様な細菌を捕まえる能力を高めることを目指してるんだ。さらなる進展として、細菌捕獲のために特定の表面処理を必要としない、より良いデザインが含まれるかもしれないし、全体的なパフォーマンスも改善されるだろうね。

デバイスを改良することで、研究者たちは多くの患者に迅速かつ効果的に最適な治療を受けてもらえるようにしたいと思ってるんだ。これが感染の中での細菌の相互作用を理解し、ターゲットを絞った治療法の開発にもつながるかもしれないんだよね。

結論

全体として、ACBCデバイスは抗生物質耐性細菌との闘いにおいて重要な前進を示しているんだ。迅速な特定を可能にし、細菌感染の効果的な管理を実現することで、患者の結果を大きく改善できるかもしれない。今後もこの分野での研究と開発が続いて、この有望な成果を基にしたより良い診断法や治療戦略が開かれることを期待してるよ。

オリジナルソース

タイトル: Rapid Identification of Bacterial isolates Using Microfluidic Adaptive Channels and Multiplexed Fluorescence Microscopy

概要: We demonstrate the rapid capture, enrichment, and identification of bacterial pathogens using Adaptive Channel Bacterial Capture (ACBC) devices. Using controlled tuning of device backpressure in polydimethylsiloxane (PDMS) devices, we enable the controlled formation of capture regions capable of trapping bacteria from low cell density samples with near 100% capture efficiency. The technical demands to prepare such devices are much lower compared to conventional methods for bacterial trapping and can be achieved with simple benchtop fabrication methods. We demonstrate the capture and identification of seven species of bacteria with bacterial concentrations lower than 1000 cells/mL, including common Gram-negative and Gram-positive pathogens such as Escherichia coli and Staphylococcus aureus. We further demonstrate that species identification of the trapped bacteria can be undertaken in the order of one-hour using multiplexed 16S rRNA-FISH with identification accuracies of 73-99% with unsupervised classification methods.

著者: Achillefs N Kapanidis, S. Chatzimichail, P. B. Turner, C. Feehily, A. E. Farrar, D. Crook, M. Andersson, S. Oakley, L. Barrett, H. El Sayyed, J. Kyropoulos, C. Nellaker, N. Stoesser

最終更新: 2023-07-16 00:00:00

言語: English

ソースURL: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.07.16.23292615

ソースPDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.07.16.23292615.full.pdf

ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。

オープンアクセスの相互運用性を利用させていただいた medrxiv に感謝します。

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